En 2025, les startups africaines fondées par des femmes ont levé 254 millions de dollars, soit une augmentation de 60 % par rapport à l’année précédente. Pourtant, elles ne représentent encore que 10 % du capital-risque total investi sur le continent. Au-delà des chiffres, ces entrepreneures bâtissent des technologies qui répondent à des besoins souvent ignorés par les géants mondiaux de l’IA, comme les langues africaines, la santé, ou encore les données environnementales.**

L’IA made in Africa : des solutions adaptées aux réalités locales

L’écosystème africain de l’IA évolue rapidement, passant de la phase expérimentale à des applications concrètes. Des startups développent désormais des modèles spécialisés, des plateformes de données et des produits d’entreprise adaptés aux marchés locaux.

Lelapa AI, basée en Afrique du Sud et dirigée par Pelonomi Moiloa, avec Jade Abbott comme directrice technique, se distingue par ses technologies linguistiques économes en ressources. Leur projet phare, InkubaLM, est un modèle linguistique de 0,4 milliard de paramètres conçu pour les langues africaines sous-représentées. Les recherches accompagnant ce modèle démontrent que des systèmes plus petits, mais bien conçus, peuvent rivaliser avec les grands modèles dans des tâches comme la traduction ou l’analyse de sentiments.

De son côté, Vambo AI, fondée par Chido Dzinotyiwei, travaille sur des technologies linguistiques permettant aux entreprises et gouvernements de communiquer efficacement dans les langues africaines. En collaborant avec des locuteurs natifs, la startup enrichit ses datasets et améliore la précision de ses outils.

L’IA au service de l’environnement et de la santé

Au Kenya, Amini, fondée par Kate Kallot, se concentre sur les données environnementales et géospatiales. En combinant intelligence artificielle, satellites et analyses climatiques, Amini fournit des informations cruciales pour l’agriculture, les assurances et la finance climatique. Cette approche montre comment le machine learning peut devenir un pilier de l’infrastructure décisionnelle dans des secteurs clés.

Zindi, cofondé par Celina Lee, comble le fossé entre les compétences en IA et les besoins pratiques. La plateforme organise des compétitions où des data scientists résolvent des problèmes réels soumis par des organisations. Les projets couvrent des domaines variés, comme la santé ou la gestion du trafic.

Un enjeu crucial : les données locales

L’efficacité de l’IA dépend de la qualité des données utilisées pour son entraînement. Les modèles formés principalement sur des langues comme l’anglais ou le mandarin peuvent être inefficaces pour les locuteurs de yoruba, wolof ou kinyarwanda. De même, les systèmes médicaux basés sur des données asiatiques ou européennes ne reflètent pas toujours les réalités sanitaires africaines.

C’est pourquoi ces entrepreneures insistent sur l’importance des datasets locaux, des chercheurs et des experts africains pour déterminer les problèmes que l’IA doit résoudre. Leur visibilité croissante dans un secteur encore inégal en termes d’accès aux fonds est un signe encourageant pour l’avenir de la technologie inclusive en Afrique.

Ces startups prouvent qu’il ne s’agit pas simplement d’ajouter de l’IA à des produits existants, mais bien de créer des solutions qui rendent cette technologie véritablement utile pour les marchés africains.